Industria: Life Sciences & Pharma: procesos inteligentes

Optimización de procesos en Life Sciences & Pharma

Introducción

La industria de life sciences y pharma es clave para avanzar en la salud mediante el desarrollo y distribución de fármacos y dispositivos médicos. Aunque existe una inversión importante en I+D, muchas empresas del sector enfrentan costes elevados, ineficiencias operativas y retos regulatorios cada vez más exigentes. Para solucionarlo, las principales compañías están abordando proyectos de optimización de procesos empleando Process Mining, diseño de procesos y simulación de procesos.

Desafíos principales

Las empresas de life sciences y pharma se enfrentan a retos comunes:

• Ciclos largos de desarrollo farmacéutico: Procesos extensos y complejos retrasan la salida al mercado de nuevos medicamentos.
• Altos costes operativos: Las ineficiencias en producción, supply chain y gestión elevan los gastos.
• Compliance regulatorio: Los requisitos normativos siempre cambian, lo que aumenta la carga y los costes de gestión.
• Visibilidad limitada de procesos: Falta de visión end-to-end que dificulta la toma de decisiones y la optimización.

Metodología

Las iniciativas de mejora de procesos siguieron una metodología estructurada en varias empresas de life sciences y pharma, con estos pasos:

1. Process Mining:

• Uso de herramientas de Process Mining para analizar procesos clave como desarrollo de medicamentos, producción, gestión de supply chain y cumplimiento normativo.
• Extracción de data de sistemas LIMS, ERP y registros operativos para mapear los workflows actuales.
• Identificación de cuellos de botella, desviaciones e ineficiencias en procesos críticos.

2. Diseño de procesos:

• Workshops con stakeholders para obtener insights y definir áreas de mejora.
• Rediseño de procesos para optimizar workflows, reducir tareas manuales y aumentar la eficiencia.
• Creación de modelos de proceso estándares siguiendo las mejores prácticas y requisitos regulatorios.

3. Simulación de procesos:

• Simulación de los procesos rediseñados mediante software avanzado, anticipando resultados y detectando posibles incidencias.
• Prueba de múltiples escenarios para evaluar el impacto de cambios sobre KPIs como tiempo de desarrollo, costes de producción y compliance.
• Ajuste de los modelos según los resultados de la simulación para la máxima eficiencia.

Resultados

La puesta en marcha de iniciativas para mejorar procesos en life sciences y pharma generó grandes beneficios:

• Desarrollo acelerado: El time-to-market bajó un 30%, lo que agiliza la llegada de nuevas terapias.
• Bajada de costes: La optimización de producción y gestión redujo los costes operativos un 25%.
• Mejor compliance: Procesos estándares y mejor monitorización elevaron el cumplimiento normativo en un 50%.
• Visibilidad total: Herramientas de Process Mining ofrecen insights en tiempo real sobre procesos end-to-end, facilitando la mejora continua.
• Más eficiencia: La automatización y workflows optimizados redujeron las tareas manuales un 40%, permitiendo a las empresas centrarse en innovación.

El aprovechamiento de Process Mining, diseño y simulación de procesos permite a la industria transformar su operativa, conseguir eficiencia, ahorro y compliance avanzado. Este caso demuestra el potencial del Business Process Management para optimizar funciones y favorecer el crecimiento y la innovación sectoriales.